High Baseline Serum Clara Cell 16 kDa Predicts Subsequent Lung Disease Worsening in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clara cell secretory protein (CC16) is a sensitive marker of bronchial epithelial cell damage. The CC16 serum level is elevated in patients with pulmonary fibrosis, but its predictive value on lung disease progression has not yet been studied. We aimed to assess the value of serum CC16 concentration in predicting lung disease deterioration in patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: We prospectively analyzed and followed 106 patients with SSc during a 4-year period for the risk of developing combined deleterious event, defined as a 10% decrease in total lung capacity or forced vital capacity from baseline, or death, according to serum CC16 at inclusion. Receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis was performed for prediction of events during the first 2 years after inclusion. Cumulative risks of combined events were computed by Kaplan-Meier analysis. RESULTS: The best cutoff level of serum CC16 for prediction of a combined event was 33 ng/ml, with 76% sensitivity and 65% specificity (area under the ROC curve: 0.71, 95% CI 0.61-0.81, p < 0.0001). Progression of lung disease evaluated by a mean time-to-event differed between patients with high baseline serum CC16 (42.8 mos, 36.3-49.3) and those with low serum CC16 (56.3 mos, 50.9-61.7; log-rank test, p < 0.001). After adjustment for age, duration of disease, clinical and lung function measures, the risk of combined event occurrence in patients with high serum CC16 was significantly higher than in those with low CC16 (HR 2.9, 1.2-6.75, p < 0.05). CONCLUSION: High baseline serum CC16 predicts lung disease worsening in patients with SSc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».